#include "filter.h"


uint16_t FilterInit(Filter_t *p,uint16_t*s,uint16_t *N,uint16_t max,uint16_t num,uint16_t *mode,int16_t *offset)
{
  if(s)
    p->psrc = s;
  if(*N)
    p->N = N;
  else
    *p->N = 1;
  p->chmax = max;
  p->chnum = num;
  p->mode = mode;
  p->offset = offset;
  p->inited = 1;
  return 0;
}
/*
1、限副滤波
A方法：根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A），每次检测到新值时判断：
如果本次值与上次值之差<=A，则本次值有效，如果本次值与上次值之差>A，则本次值无效，放弃本次值，用上次值代替本次值。

B优点：能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰。

C缺点：无法抑制那种周期性的干扰，平滑度差。

A值可根据实际情况调整
value为有效值，new_value为当前采样值
滤波程序返回有效的实际值 */
//#define A 10
//char value;
//char filter()
//{
//  char new_value;
//  new_value = get_ad();
//  if ( ( new_value - value > A ) || ( value - new_value> A ))
//    return value;
//  return new_value;
//}

/*
2、中位值滤波法

A方法：连续采样N次（N取奇数），把N次采样值按大小排列，取中间值为本次有效值。
　　
B优点：能有效克服因偶然因素引起的波动干扰，对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果。
　　
C缺点：对流量、速度等快速变化的参数不宜。

N值可根据实际情况调整
排序采用冒泡法*/
//#define N 11
//char filter()
//{
//  char value_buf[N];
//  char count,i,j,temp;
//  for ( count=0;count<N;count++)
//  {
//     value_buf[count] = get_ad();
//     delay();
//  }
//  for (j=0;j<N-1;j++)
//  {
//     for (i=0;i<N-j;i++)
//     {
//      if ( value_buf>value_buf[i+1] )
//      {
//       temp = value_buf;
//       value_buf = value_buf[i+1]; 
//       value_buf[i+1] = temp;
//      }
//     }
//  }
//  return value_buf[(N-1)/2];
//}

/*
3、算术平均滤波法
A方法：连续取N个采样值进行算术平均运算，N值较大时：信号平滑度较高，但灵敏度较低；N值较小时：信号平滑度较低，但灵敏度较高。N值的选取：一般流量，N=12；压力：N=4。
　　
B优点：适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波，这样信号的特点是有一个平均值，信号在某一数值范围附近上下波动。
　　
C缺点：对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用，比较浪费RAM 。
*/
uint16_t FilterArithmeticMean(Filter_t *p)
{
  if(!p->inited || *p->mode != flt_am)
    return 0;
  uint32_t sum = 0,i,n = *p->N;
  if(n == 0)
    return p->psrc[p->chnum];
  if(n > 128)
    n = 128;
  for (i=0;i<n;i++)
  {
     sum += p->psrc[i*p->chmax + p->chnum];
  }
  int32_t tmp1,oft=*p->offset;
  if(oft<-1000)
    oft=-1000;
  if(oft>1000)
    oft = 1000;
  tmp1 = sum/n;
  tmp1 += oft;
  return (uint16_t)tmp1;
}

/*
4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）
A方法：把连续取N个采样值看成一个队列，队列的长度固定为N，每次采样到一个新数据放入队尾，并扔掉原来队首的一次数据(先进先出原则) 。把队列中的N个数据进行算术平均运算，就可获得新的滤波结果。N值的选取：流量，N=12；压力：N=4；液面，N=4~12；温度，N=1~4。
　　
B优点：对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高，适用于高频振荡的系统。
　　
C缺点：灵敏度低，对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差，不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差，不适用于脉冲干扰比较严重的场合，比较浪费RAM。
*/
//#define N 12 
//char value_buf[N];
//char i=0;
//char filter()
//{
//char count;
//int sum=0;
//value_buf[i++] = get_ad();
//if ( i == N ) i = 0;
//for ( count=0;count<N,count++)
//sum = value_buf[count];
//return (char)(sum/N);
//}

/*
5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）
A方法：相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”，连续采样N个数据，去掉一个最大值和一个最小值，然后计算N-2个数据的算术平均值。N值的选取：3~14。
　　
B优点：融合了两种滤波法的优点，对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差。
　　
C缺点：测量速度较慢，和算术平均滤波法一样，比较浪费RAM。
*/
//#define N 12
//char filter()
//{
//char count,i,j;
//char value_buf[N];
//int sum=0;
//for (count=0;count<N;count++)
//{
//   value_buf[count] = get_ad();
//   delay();
//}
//for (j=0;j<N-1;j++)
//{
//   for (i=0;i<N-j;i++)
//   {
//    if ( value_buf>value_buf[i+1] )
//    {
//     temp = value_buf;
//     value_buf = value_buf[i+1]; 
//     value_buf[i+1] = temp;
//    }
//   }
//}
//for(count=1;count<N-1;count++)
//sum += value[count];
//return (char)(sum/(N-2));
//}

/*
6、限幅平均滤波法
A方法：相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法”，每次采样到的新数据先进行限幅处理，再送入队列进行递推平均滤波处理。
　　
B优点：融合了两种滤波法的优点，对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差。
　　
C缺点：比较浪费RAM 。
略参考子程序1、3
*/ 

/* 
7、一阶滞后滤波法

A方法：取a=0~1，本次滤波结果=（1-a）*本次采样值+a*上次滤波结果。
　　
B优点：对周期性干扰具有良好的抑制作用，适用于波动频率较高的场合。
　　
C缺点：相位滞后，灵敏度低，滞后程度取决于a值大小，不能消除滤波频率高于采样频率的1/2的干扰信号。

为加快程序处理速度假定基数为100，a=0~100 */
//#define a 50
//char value;
//char filter()
//{
//char new_value;
//new_value = get_ad();
//return (100-a)*value + a*new_value; 
//}

/*
8、加权递推平均滤波法
A方法：是对递推平均滤波法的改进，即不同时刻的数据加以不同的权，通常是，越接近现时刻的资料，权取得越大，给予新采样值的权系数越大，则灵敏度越高，但信号平滑度越低。
　　
B优点：适用于有较大纯滞后时间常数的对象和采样周期较短的系统。
　　
C缺点：对于纯滞后时间常数较小，采样周期较长，变化缓慢的信号，不能迅速反应系统当前所受干扰的严重程度，滤波效果差。

coe数组为加权系数表，存在程序存储区。*/
uint16_t FilterWeightedRecursiveAverage(Filter_t *p)
{
  #define N_WRA   12
  static const uint8_t coe[N_WRA] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12};
  static const uint8_t sum_coe[N_WRA+1] = {1,1,3,6,10,15,21,28,36,45,55,66,78};
  if(!p->inited || *p->mode != flt_wra)
    return 0x0;
  uint32_t sum=0,i,tmp,n=*p->N;
  if(n == 0)
    return p->psrc[p->chnum];
  if(n > N_WRA)
    n = N_WRA;
  for (i=0;i<n;i++)
  {
    tmp = p->psrc[i*p->chmax + p->chnum];
    sum += tmp*coe[i];
  }
  int32_t tmp1,oft=*p->offset;
  if(oft<-1000)
    oft=-1000;
  if(oft>1000)
    oft = 1000;
  tmp1 = sum/sum_coe[n];
  tmp1 += oft;
  return (uint16_t)tmp1;
}
/*
9、消抖滤波法
A方法：设置一个滤波计数器，将每次采样值与当前有效值比较：如果采样值＝当前有效值，则计数器清零。如果采样值<>当前有效值，则计数器+1，并判断计数器是否>=上限N(溢出)，如果计数器溢出，则将本次值替换当前有效值，并清计数器。
　　
B优点：对于变化缓慢的被测参数有较好的滤波效果，可避免在临界值附近控制器的反复开/关跳动或显示器上数值抖动。
　　
C缺点：对于快速变化的参数不宜，如果在计数器溢出的那一次采样到的值恰好是干扰值，则会将干扰值当作有效值导入系统。
*/
//#define N 12
//char filter()
//{
//char count=0;
//char new_value;
//new_value = get_ad();
//while (value !=new_value);
//{
//   count++;
//   if (count>=N) return new_value;
//   delay();
//   new_value = get_ad();
//}
//return value; 
//}

/*
10、限幅消抖滤波法
A方法：相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法”，先限幅后消抖。
　　
B优点：继承了“限幅”和“消抖”的优点，改进了“消抖滤波法”中的某些缺陷，避免将干扰值导入系统。
　　
C缺点：对于快速变化的参数不宜。
*/

/*
第11种方法
IIR 数字滤波
A方法：确定信号带宽，滤之。 Y(n) = a1*Y(n-1) + a2*Y(n-2) + ... + ak*Y(n-k) + b0*X(n) + b1*X(n-1) + b2*X(n-2) + ... + bk*X(n-k)。
　　
B优点：高通，低通，带通，带阻任意。设计简单(用matlab）。
　　
C缺点：运算量大。

*/
